人机交互中视觉目标识别与跟踪算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·人机交互技术的发展方向 | 第10-12页 |
| ·新型人机交互技术 | 第12-14页 |
| ·基于视觉的交互技术国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·国外研究现状 | 第14-15页 |
| ·国内研究现状 | 第15-17页 |
| ·论文结构 | 第17-18页 |
| 第2章 手势识别与跟踪综述 | 第18-29页 |
| ·了解手和手势 | 第18-19页 |
| ·手势识别的分类 | 第19-22页 |
| ·基于计算机视觉的手势识别中的关键技术 | 第22-28页 |
| ·手势跟踪技术 | 第22-26页 |
| ·手势识别技术 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 图像预处理与特征提取 | 第29-57页 |
| ·图像预处理 | 第29-33页 |
| ·平滑滤波 | 第29-31页 |
| ·形态学处理 | 第31-33页 |
| ·基于肤色的手部图像分割 | 第33-44页 |
| ·色彩空间模型与色彩空间模型转换 | 第33-40页 |
| ·基于肤色的手部图像分割方法 | 第40-44页 |
| ·轮廓提取与归一化 | 第44-56页 |
| ·边缘检测 | 第45-48页 |
| ·轮廓提取 | 第48-49页 |
| ·基于傅立叶描述子的手势轮廓特征 | 第49-54页 |
| ·基于曲率的形状描述 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 计算机视觉中运动目标的跟踪与预估 | 第57-85页 |
| ·Mean Shift 算法概述 | 第58-70页 |
| ·Mean Shift 跟踪框架理论基础 | 第59-63页 |
| ·基于颜色直方图的Mean Shift 跟踪算法 | 第63-67页 |
| ·CAMSHIFT 算法的编程实现与改进 | 第67-70页 |
| ·粒子滤波算法概述 | 第70-84页 |
| ·贝叶斯滤波框架 | 第70-72页 |
| ·Kalman 滤波器 | 第72-74页 |
| ·粒子滤波 | 第74-82页 |
| ·基于粒子滤波的相关跟踪算法 | 第82-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第5章 基于手势的人机交互系统设计 | 第85-91页 |
| ·手势模型与手势定义 | 第85-86页 |
| ·指尖位置搜索 | 第86-87页 |
| ·手势交互系统设计 | 第87-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 结论 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-99页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第99-100页 |
| 致谢 | 第100页 |
